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    Plan détaillé Texte intégral L’évaluation des systèmes éducatifs : présentation du problème Les contraintes techniques de l’analyse des effets de contexte scolaire Conclusion ANNEXE : COMPARAISON DU POIDS DE LA VARIANCE AU NIVEAU CLASSE DANS LES MCO ET LES MODÈLES MULTI-NIVEAUX Bibliographie Notes de bas de page Auteurs

    Éducation et formation

    Ce livre est recensé par

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    Table des matières

    Les nouveaux outils d’évaluation : quel intérêt pour l’analyse des « effets-classe » ?

    Jean-Pierre Jarousse et Christine Leroy-Audouin

    p. 163-185

    Texte intégral Bibliographie Bibliographie Notes de bas de page Auteurs

    Texte intégral

    1Dans le domaine de la gestion des systèmes éducatifs, le développement de l’évaluation moderne fait figure de véritable révolution culturelle. Popularisée avec la parution du rapport Coleman (1966) qui le premier montra la faible influence de la formation professionnelle et de l’ancienneté des enseignants sur les performances scolaires des élèves, elle n’a cessé de progresser, du moins au plan théorique et académique, à travers le recours à des instruments d’observation et de traitement des données de plus en plus sophistiqués.

    2La référence explicite à un processus de justification pédagogique et économique des modes d’organisation des systèmes de formation constitue l’élément fondateur de l’évaluation moderne. Elle pose clairement la question de l’existence de gains de productivité dans le fonctionnement des systèmes de formation et celle de l’arbitrage entre des actions inégalement efficaces et coûteuses. Elle rompt avec une pratique traditionnelle qui repose sur des modes d’organisation définis de manière exogène et qui limite, de fait, le développement quantitatif et qualitatif des systèmes éducatifs à la disponibilité de ressources nouvelles.

    3S’opposant à une sélection des actions à entreprendre basée sur les seules opinions des acteurs, le processus de justification des actions éducatives se réfère à des dimensions opérationnelles mesurables de la production des systèmes de formation (les acquisitions des élèves et le déroulement des carrières scolaires, l’insertion professionnelle ou le niveau de salaires des formés). Cette opérationalisation du produit, si elle demeure perfectible, modifie totalement la manière d’aborder les choix de politique éducative. Elle permet l’introduction d’un raisonnement marginaliste qui en était presque toujours absent, et autorise la comparaison directe d’actions concurrentes auparavant incommensurables. Enfin, elle conditionne l’emploi de techniques d’analyse statistique et économétrique adaptées à la description des phénomènes scolaires, marqués par une dimension temporelle forte et par l’imbrication d’un grand nombre de facteurs explicatifs concurrents. C’est sur ce dernier plan, et à celui d’une observation plus fine des actions éducatives autorisée par l’évolution du traitement des données, que des progrès notables ont été accomplis ces dernières années.

    4L’analyse des phénomènes scolaires mobilise deux groupes de variables : les caractéristiques des élèves d’une part (caractéristiques personnelles, familiales et scolaires), les caractéristiques du contexte scolaire d’autre part (caractéristiques de la classe, de l’enseignant et de ses pratiques, de l’école...). Ces deux groupes de caractéristiques ne sont cependant pas sur le même plan. Si l’on s’intéresse de manière centrale aux secondes, celles qui relèvent effectivement de la gestion des systèmes éducatifs, on ne peut pour autant négliger les premières, qui constituent des variables de contrôle essentielles à une appréciation correcte de l’influence spécifique du contexte de scolarisation. Evidente au niveau conceptuel, la séparation de ces deux dimensions individuelle et contextuelle s’avère particulièrement délicate au plan économétrique. En effet, l’appréciation complète des éléments de contexte exige a priori un niveau de description et de traitement qui, s’il constitue un puissant stimulant pour la recherche, pose crûment le problème de l’efficience de nos méthodes d’évaluation et de décision.

    5Le développement de modèles multi-niveaux constitue aujourd’hui une réponse partielle à ces difficultés dans la mesure où il devrait conduire à une appréciation plus précise de l’influence respective des différents éléments du contexte de scolarisation. La présentation de ces nouveaux outils d’évaluation ne saurait cependant se limiter à un examen de leurs performances économétriques. En effet, il convient en premier lieu de s’interroger sur les progrès qu’ils sont susceptibles d’apporter dans la description de certains phénomènes très décentralisés : c’est le cas notamment de ceux qui sont directement associés aux acteurs du système (« l’effet maître », « l’effet établissement »...) et qui forment les « gisements de productivité » les plus importants au sein de nos systèmes de formation.

    6Il importe en second lieu de réfléchir à la place que ces travaux pourront tenir dans la promotion et le développement de la « culture d’évaluation » que les analyses de la première génération n’ont pas encore réussi à susciter. Le fait que si peu de réformes de notre système éducatif aient clairement témoigné de cette culture est sans doute lié à la réticence du milieu éducatif à accepter la possibilité d’une expertise en management de l’éducation. Ceci s’explique également par une réelle difficulté à rendre accessible la production de cette expertise aux décideurs et aux usagers ; on peut légitimement se demander si ces deux obstacles seront amoindris par le recours à des méthodes qui peuvent apparaître encore plus opaques aux néophytes.

    L’évaluation des systèmes éducatifs : présentation du problème

    De l’évaluation des élèves à l’évaluation des systèmes éducatifs

    7En matière éducative, le terme d’évaluation est spécialement ambigu. Il s’est longtemps confondu avec le contrôle exercé par les enseignants sur la production des élèves. Ce dernier prend traditionnellement deux formes principales, l’évaluation formative (la mesure par l’enseignant de l’efficacité de ses méthodes à travers l’observation des apprentissages) et l’évaluation sommative (l’évaluation des performances scolaires finales des élèves).

    8Ces deux évaluations sont à la fois complémentaires et clairement hiérarchisées : l’évaluation formative a une dimension technique, intermédiaire, qui doit permettre à l’enseignant de sélectionner les activités et les pratiques pédagogiques les plus efficaces en référence aux performances des élèves ; l’évaluation sommative, quant à elle, renvoie à la finalité de l’activité de l’enseignant et mesure la qualité des apprentissages réalisés. En pratique, il semble exister une réelle confusion entre évaluation sommative et évaluation formative (Monteil J.-M., 1989). Alors que les performances scolaires des élèves dépendent à la fois des pratiques pédagogiques utilisées et des apprentissages effectivement réalisés, l’enseignant, parce qu’il pense connaître (par expérience) les pratiques efficaces, privilégierait dans la production de ses élèves la dimension des acquis au détriment de l’évaluation de sa pratique.

    9Le même terme d’évaluation est utilisé pour désigner les activités qui pourraient accompagner la gestion des systèmes éducatifs eux-mêmes, où là aussi se pose le problème de mesure de la réalisation des objectifs finaux (évaluation externe) et du choix intermédiaire des techniques et des modes d’organisation (évaluation interne). On observe alors au niveau de l’évaluation des systèmes le même type de confusion que celui dénoncé au plan de l’évaluation des élèves. La sélection des modes d’organisation ne constitue pas en effet une activité particulière, autonome et indépendante. Elle est en outre largement basée sur l’opinion des acteurs censés connaître les conséquences des choix techniques qu’ils opèrent. Les choix effectifs étant supposés a priori les plus efficaces, l’évaluation se borne alors à un contrôle réglementaire des conditions de mise en œuvre et néglige l’appréhension des effets produits.

    10Cette situation est d’autant plus dommageable à la gestion de systèmes de formation qu’ils pèsent d’un poids de plus en plus lourd dans les finances publiques, sans contrepartie très visible au plan de l’efficacité. Les comparaisons internationales en la matière sont particulièrement éclairantes. Bien qu’à l’intérieur de chaque pays les gestionnaires des systèmes éducatifs aient sans doute la conviction d’avoir fait les choix les meilleurs, on constate que les relations entre les performances de ces systèmes et l’effort financier consenti pour l’éducation par les États sont spécialement faibles (Jarousse J.-P. et Mingat A., 1992).

    11C’est le cas des pays développés (globalement les pays de l’OCDE pour lesquels les informations utiles sont disponibles) dans lesquels on observe que le niveau des indicateurs de performances quantitatives des systèmes scolaires (taux de scolarisation brut des 4-23 ans ou durée moyenne de scolarisation calculée sur les individus engagés dans ces systèmes) n’est pas corrélé à l’effort financier global en matière d’éducation (part de l’éducation dans le PNB). À un niveau plus qualitatif, on parvient à un résultat similaire en observant qu’il n’existe pas, au niveau des pays considérés, une relation positive très significative entre les scores obtenus par les élèves dans le domaine de la maîtrise de la langue nationale et le coût unitaire d’enseignement aux niveaux d’études correspondants (Jarousse J.-P., 1994).

    12Cette situation s’explique par l’absence d’un mécanisme de justification des choix de politiques éducatives. La pratique courante fait dépendre en effet les choix d’organisation des systèmes de formation des seules opinions a priori sur leur efficacité et néglige à la fois la mesure des effets produits et la dimension économique des choix.

    13La nécessaire rupture avec cette pratique a des implications méthodologiques et techniques évidentes qui tiennent à la complexité de l’objet1.

    14L’analyse et la gestion des systèmes éducatifs sont en effet rendues très difficiles par le fait qu’il existe a priori de nombreuses façons d’organiser les systèmes de formation. Cette multiplicité des modes d’organisation concerne en premier lieu la diversité des objectifs assignés à ces systèmes (transmission des savoirs, insertion des citoyens dans la vie économique et sociale, traitement équitable ou compensatoire des différents groupes d’individus...). Elle renvoie en second lieu, et à un niveau beaucoup plus concret, à la très grande variété des éléments qui participent à leur fonctionnement (niveau et type de qualification des formateurs, organisation des enseignements, mode d’enseignement, supports pédagogiques...). Elle s’explique enfin par les particularités de l’analyse des produits des processus d’apprentissage qui sont caractérisés par une dimension temporelle importante et qui s’inscrivent dans un processus particulier faisant intervenir de nombreux facteurs explicatifs à côté de ceux (eux-mêmes nombreux) qui intéressent directement le gestionnaire du système.

    15Les problèmes liés au fonctionnement du système prennent un éclairage particulier du fait qu’une part importante des systèmes éducatifs relève du secteur public. S’il existe de nombreux arguments pour justifier une participation importante de l’État à l’offre et au financement de l’éducation (externalités, collectivisation du financement...), force est de constater que cette situation prive le secteur éducatif d’une sélection des modes d’organisation efficaces comparable à celle qu’opère le marché. Les activités visant à valider aux plans pédagogique et économique les choix effectués n’en sont que plus nécessaires.

    16Dans ce contexte, la question posée est celle de savoir s’il existe un principe d’analyse des systèmes éducatifs qui faciliterait l’identification des modes d’organisation les plus efficaces. Le développement des travaux d’évaluation privilégiant la mesure des produits des systèmes éducatifs offre une réponse à ce problème et illustre la possibilité d’une nouvelle démarche d’évaluation des systèmes éducatifs ; celle-ci présente un cadre méthodologique et une instrumentation adaptés à la prise en compte du contexte et des différentes contraintes spécifiques à l’analyse des phénomènes de formation.

    Les principes et les modalités de l’évaluation externe des systèmes éducatifs

    17L’élément fondateur de la nouvelle démarche d’évaluation des systèmes de formation réside dans la référence systématique aux effets produits. Celle-ci passe par une opérationalisation de la mesure des activités éducatives, une quantification, qui, si elle est réductrice, offre de très nombreux avantages tant au plan instrumental (recours à des analyses statistiques permettant la séparation de l’influence de chacun des différents facteurs) qu’au plan conceptuel (raisonnement à la marge, arbitrage, optimisation).

    Des objectifs généraux à des objectifs intermédiaires mesurables

    18Une évaluation objective des politiques éducatives impose alors de traduire les grandes orientations données aux systèmes éducatifs en objectifs concrets dont le degré de réalisation confirme ou infirme le sens et l’amplitude des effets qui étaient a priori attendus. Il s’agit, à un niveau plus fondamental, d’une opérationalisation des attentes de la collectivité quant au fonctionnement du système éducatif, c’est-à-dire une définition concrète de « l’intérêt général ». Sur ce plan, on attend du développement de l’éducation qu’il facilite l’insertion économique et sociale des citoyens, qu’il assure l’accès de ces derniers aux connaissances nouvelles nées du progrès des sciences, qu’il participe enfin à la réduction des inégalités sociales. Selon les cas, on s’attachera alors à mesurer l’impact des actions entreprises en termes d’acquisitions scolaires, de différenciations sociales de réussite et de parcours scolaires, ou en référence à la situation des sortants sur le marché du travail (proportion de sortants qui parviennent à s’insérer, niveau des rémunérations obtenues...).

    19Le recours à des objectifs quantifiés dans le domaine éducatif est considéré par de nombreux commentateurs comme étant nécessairement réducteur. Le problème posé est commun à toutes les analyses de situations complexes pour lesquelles la modélisation, et donc la réduction de la complexité initiale, a toujours constitué une voie de recherche féconde. La référence à des objectifs quantifiables est facilitée ici par le fait qu’il existe des mesures des produits des systèmes de formation qui sont clairement associés à leurs grandes orientations générales. Qui contesterait, même si ceci ne traduit pas toute la complexité, qu’on puisse effectivement classer les options de politiques éducatives en fonction de leur impact sur les acquisitions et/ou les comportements des élèves, de leurs conséquences en termes d’insertion économique des sortants (taux d’emploi, niveau de rémunération.) Cette référence à des produits clairement identifiables est enfin une véritable nécessité dans un débat d’opinion dans lequel on trouve généralement des arguments aussi séduisants pour promouvoir ou pour contester toute politique nouvelle.

    De la quantification des objectifs à la mise en œuvre de concepts d’analyse essentiels à l’évaluation des politiques de formation

    20L’intérêt de la quantification des missions des systèmes de formation va bien au-delà de la seule production de résultats utiles à l’évaluation externe. Elle conditionne la mise en œuvre d’une analyse des phénomènes éducatifs qui renouvelle la problématique traditionnelle de l’allocation des moyens. Celle-ci est tournée, comme ce fut longtemps le cas en France, vers la recherche d’un mode de fonctionnement idéal de l’école. Il y aurait ainsi une taille de classe « idéale », tout comme il existerait un « bon » niveau de recrutement et un « bon » mode de formation des enseignants. La juxtaposition de ces éléments serait alors garante de l’efficacité du système. Cette appréhension du problème néglige de nombreux aspects : elle ne tient compte ni des conditions initiales qui caractérisent le système en question, ni du caractère substitutif des différents éléments ; elle omet surtout toute référence aux contraintes budgétaires.

    21Le recours à des objectifs quantifiés dans le cadre d’une évaluation externe permet au contraire d’introduire la dimension économique des choix en mettant directement en regard dépenses et produits. Même si la dimension pédagogique (et toute autre cible comme l’insertion ou l’équité) est première, la référence à la dimension économique est indispensable. Elle matérialise l’existence d’une contrainte de budget et facilite le classement des différentes solutions concurrentes.

    22La taille de classe, par exemple, au-delà de ses conséquences pédagogiques, renvoie à des coûts très variables selon le nombre d’élèves à la charge des enseignants. La perspective développée ici modifie complètement la manière d’aborder ce facteur en introduisant la possibilité d’un raisonnement à la marge : ce n’est plus la taille « idéale » de la classe qui importe mais ce qu’on gagne et ce qu’on perd, en termes pédagogique et financier, à modifier le nombre d’élèves par classe. Cette opération qui consiste à associer qualité et dépenses introduit de fait un taux de change entre des activités autrement incommensurables. Elle invite à poser le problème des dotations non plus facteur par facteur, mais dans un cadre d’ensemble où des substitutions sont possibles en fonction de leur rapport coût/efficacité respectif. On peut ainsi accepter une augmentation de la taille des classes, et donc a priori une perte au plan pédagogique, si l’économie ainsi réalisée est investie dans un autre facteur (activités de soutien, formation des enseignants...) dont la contribution en termes de qualité est supérieure à la perte occasionnée par l’augmentation du nombre d’élèves.

    23Enfin, on rend ainsi potentiellement possible l’examen de l’opportunité des décisions de politiques éducatives en considérant non seulement ce qu’on gagne à prendre une décision quelconque de politique éducative, mais ce qu’on pourrait gagner en investissant un montant comparable dans une activité concurrente. L’analyse de ces substitutions débouche clairement sur les notions d’arbitrage et de priorités qui conditionnent la définition de politiques éducatives plus efficaces.

    De la quantification des objectifs à des techniques d’analyses statistiques adaptées à l’étude des phénomènes scolaires

    24À la base des arbitrages qui président à la définition des politiques éducatives, il y a, comme nous le rappelions précédemment, une recherche de l’impact des différents facteurs d’organisation scolaire en référence aux produits associés aux objectifs poursuivis, et une mesure du coût de chacun des facteurs analysés. Si ce dernier point pose peu de problème (on sait assez facilement mesurer le coût associé à différentes tailles de classe, à différentes qualifications des enseignants...), l’analyse de l’impact des dotations de facteurs est par contre beaucoup plus délicate. Elle suppose la collecte et le traitement de données relativement nombreuses, concernant à la fois les élèves et le contexte scolaire.

    25Dans ce texte, on est plus particulièrement intéressé par les éléments qui sont de nature à fonder les politiques éducatives. On ne peut pour autant négliger la prise en compte des caractéristiques individuelles des élèves. Il est, par exemple, difficile d’apprécier l’efficacité d’une méthode pédagogique si on ne contrôle pas par ailleurs le fait que les élèves auxquels elle s’adresse pourraient être différents. Ce contrôle va porter sur les caractéristiques sociodémographiques des élèves, mais aussi et surtout sur leur niveau de compétences initial.

    26Le processus d’apprentissage est fondamentalement un processus temporel, ce qui impose, pour qui veut mesurer l’impact des facteurs d’organisation scolaire à un moment donné, de raisonner sur des élèves strictement comparables. Etant donné que cette comparabilité ne peut être assurée par un dispositif expérimental construit et que, par ailleurs, il existe de nombreuses liaisons au sein des facteurs d’organisation scolaires, des caractéristiques individuelles des élèves, et également entre ces deux groupes, le recours à la modélisation multivariée, et donc à des objectifs quantifiés, est incontournable. La modélisation permet, à un premier niveau, d’évaluer l’influence respective des caractéristiques des élèves et du contexte scolaire sur la variabilité des résultats individuels. À un second niveau, elle conduit à une mesure de l’impact spécifique de chacun des facteurs considérés à l’intérieur de ces deux groupes.

    27Sur ce dernier plan, les travaux consacrés à l’évaluation des systèmes éducatifs ont jusqu’ici permis de progresser dans la connaissance des effets des facteurs d’organisation scolaire les plus « classiques ». Pour ne citer que les principaux résultats, ces travaux ont notamment permis d’établir (à public d’élèves donné) l’impact relativement limité de la taille de classe sur les acquisitions des élèves (du moins dans le faible domaine de variation qui est le sien dans nos pays), de confirmer l’influence très faible de la formation professionnelle et académique des enseignants, de mieux connaître l’influence respective des différentes modes de groupements d’élèves (groupes de niveaux, types de cours...). Ils ont surtout permis de souligner l’impact global très limité de ces différents facteurs sur la variation des performances des élèves.

    28Les données du tableau suivant illustrent, dans le contexte français, les ordres de grandeur de l’importance relative des éléments liés au contexte scolaire dans la variation des résultats des élèves. Ces résultats globaux clarifient ainsi à la fois l’objet et les enjeux du développement futur des analyses d’évaluation des systèmes éducatifs.

    Tableau 1 : Part de la variance des acquisitions finales expliquée par les facteurs individuels et scolaires (en %)

    Image

    Mingat A., « Expliquer la variété des acquisitions au cours préparatoire : les rôles de l’enfant, de la famille et de l’école », Revue française de pédagogie, n° 95, 1991. Duru-Bellat M. et Mingat A., De l’orientation en fin de 5e au fonctionnement du collège, Cahiers de l’IREDU n° 42 (1985) et n° 45 (1988).

    29Dans l’enseignement primaire comme dans l’enseignement secondaire, le poids des caractéristiques individuelles, et parmi elles du niveau initial des élèves, est particulièrement fort (de l’ordre des trois quarts de la variance expliquée). Au-delà de cette dimension individuelle, le contexte scolaire rend compte d’un quart de la variance expliquée. À ce dernier niveau, on remarque notamment que les éléments qui constituent ordinairement l’objet des politiques éducatives, considérés ici sous le terme d’« organisation », sont d’un poids très faible dans l’influence globale du contexte scolaire sur les acquisitions des élèves. Le solde, véritable « boîte noire » qui constitue de fait le plus important gisement de productivité associé au contexte scolaire, renvoie à ce qu’il est convenu aujourd’hui d’appeler les « effets-maître » et les « effets-classe ». C’est dire que le contexte de classe, au-delà de ses caractéristiques aisément observables (taille de classe, caractéristiques connues de l’enseignant, niveau et hétérogénéité des élèves, type de cours...), et des différences de public d’élèves, est à l’origine d’écarts importants en matière d’acquisitions.

    30Par conséquent, les politiques éducatives actuelles, qui portent principalement sur la formation des enseignants et les modes de groupement d’élèves, négligent les éléments qui font le plus de différences en termes d’acquisition des élèves2. Ils font de la prise en compte des effets-maître un défi pour la planification de l’éducation et un élément central de la recherche en évaluation des systèmes éducatifs pour les années à venir. On est jusqu’ici parvenu à isoler deux composantes de l’« effet-maître » : l’efficacité pédagogique moyenne (capacité de l’enseignant à faire progresser tous les élèves de sa classe, quelles que soient leurs caractéristiques initiales) et l’équité (capacité à réduire les écarts initiaux entre élèves). Nous nous intéressons, dans ce texte, à l’« effet-maître » global, la séparation de ces deux dimensions et des facteurs qui agissent sur elles relevant davantage de l’analyse empirique.

    31Cet effet-maître peut avoir a priori plusieurs origines : 1) la motivation et l’énergie particulières que déploieraient certains enseignants ; 2) des caractéristiques ou des pratiques personnelles spécifiques et non transmissibles ; 3) des pratiques spécifiques transmissibles. La recherche peut alors emprunter ces différentes voies. Dans le premier cas, il s’agit de la recherche d’une structure incitative adaptée. Le second cas implique la découverte de caractéristiques et d’attitudes personnelles prédictives des performances pédagogiques des futurs enseignants3 afin d’opérer un changement dans le mode de recrutement et de sélection des enseignants. La troisième situation suppose de repérer les pratiques plus efficaces pour les faire partager ensuite aux autres enseignants. Dans toutes ces situations, l’analyse s’annonce plus que difficile car elle suppose une amélioration de la collecte et du traitement économétrique de l’ensemble des données éducatives, tant au niveau des élèves qu’à celui de la classe et des établissements.

    32L’effet-maître se mesure aujourd’hui par différence entre la part de variance des acquisitions qui est imputable en totalité au contexte de classe et celle correspondant à des caractéristiques de ce contexte clairement identifiées. De fait, il dépend de la sélection des variables individuelles pertinentes (qui influent sur la part de variance attribuée au contexte), et de la recherche des éléments candidats à l’explication de l’influence du contexte de classe. Il dépend également du type de méthodes économétriques utilisé. Dans les modèles de la première génération (dont dérivent les données du tableau 1), la mesure des effets de contexte serait biaisée dans la mesure où elle s’établit au niveau individuel. La comparaison avec les résultats obtenus dans le cadre de modèles multi-niveaux, qui proposent de façon distincte une estimation de la variance au niveau individuel et au niveau classe, devrait permettre de trancher ce point.

    Les contraintes techniques de l’analyse des effets de contexte scolaire

    33Evaluer l’incidence des caractéristiques du contexte scolaire, et plus spécifiquement de la classe, sur les acquisitions des élèves suppose d’une part de disposer d’une variété de situations afin de pouvoir adopter une perspective comparative, et d’autre part d’isoler et de contrôler les caractéristiques individuelles des élèves. En effet, les différentes configurations d’organisation scolaire (taille des classes, type de cours, profil des enseignants...) que l’on peut observer répondent en partie à des besoins variés et localisés (socio-économiques, géographiques), qui révèlent, de fait, des publics d’élèves différents eux-aussi : les classes se distinguent alors à la fois sur le plan de leur organisation « logistique » et au niveau de la composition de leur public d’élèves. Il est donc crucial d’identifier, puis de contrôler, les caractéristiques individuelles influentes, si l’on veut appréhender l’effet propre au contexte de la classe.

    34Cette séparation des effets individuels et contextuels pose des problèmes de nature économétrique. Elle est rendue difficile par le fait qu’elle renvoie à des « échantillons », et par conséquent à des degrés de liberté, dans l’analyse de variance, différents. Le chercheur qui étudie les déterminants de la réussite scolaire sur l’ensemble des élèves d’une vingtaine de classes dispose d’un nombre conséquent d’élèves (de l’ordre de 500 dans le contexte français) qui autorise une analyse pertinente de l’influence des variables individuelles ; en revanche, il ne dispose que de vingt observations différentes au plan du contexte scolaire.

    Les difficultés de la collecte des informations

    Le choix des variables

    35L’identification des variables individuelles pertinentes au titre de variables de contrôle est relativement difficile dans la mesure où leur nombre est potentiellement infini et leur opérationalisation souvent délicate ; cela dit, l’objet n’étant pas leur analyse spécifique, il est habituel de considérer des catégories assez larges (caractéristiques socio-démographiques, niveau initial, scolarité antérieure...), à l’intérieur desquelles le choix des indicateurs se fera principalement en fonction de critères pratiques et statistiques4. S’il existe a priori de nombreuses dimensions individuelles au niveau du processus d’apprentissage et/ou de la formation de la personnalité, les évaluateurs des systèmes éducatifs ne sont pas en mesure de toutes les intégrer à l’analyse. Au contraire, privilégiant la mesure des effets de l’organisation et du contexte scolaire, ils sont contraints à recourir à un contrôle du niveau initial des élèves qui absorbe incontestablement un certain nombre de ces dimensions.

    36En ce qui concerne les variables-cibles, la première d’entre elles, fondamentale pour l’analyse car c’est elle qui permet d’identifier dans un premier temps les effets de contexte, est l’appartenance de l’élève à une classe particulière. Il s’agit ensuite de recueillir les caractéristiques des classes susceptibles d’« expliquer » pourquoi, toutes choses égales par ailleurs, les acquisitions des élèves diffèrent d’une classe à l’autre. On distingue habituellement trois groupes de caractéristiques : l’organisation pédagogique des classes, leurs caractéristiques structurelles et de composition, et le profil des enseignants.

    37Les éléments précédemment qualifiés de « classiques » (type de formation des enseignants, taille des classes...) font l’objet d’un recueil de données relativement simple. Il sont aussi ceux dont on a pu noter la faible influence sur les acquisitions des élèves. Toute l’attention se reporte alors sur des facteurs dont le repérage et l’observation sont moins immédiats.

    • Au niveau des caractéristiques structurelles et de composition de la classe, sont généralement pris en compte les éléments qu’il est possible de reconstruire par agrégation de données individuelles : tonalité sociale, niveau initial moyen, hétérogénéité du groupe. En revanche, sont rarement considérés des éléments exigeant une collecte autonome d’information et concernant les relations entre élèves, comme le « climat » de la classe par exemple.
    • Au niveau des enseignants eux-mêmes, on se focalise sur des éléments objectifs (sexe, formation initiale et professionnelle, ancienneté...) qui sont à la fois les moins coûteux en matière de collecte et peu susceptibles de biais déclaratifs. Le champ de collecte de ces éléments objectifs pourrait néanmoins être étendu, ne serait-ce que dans une optique instrumentale, afin de cerner le profil personnel des enseignants (pratiques extra-scolaires, goûts, consommation...).
    • À l’interface des élèves et des enseignants, les pratiques pédagogiques font l’objet d’une analyse spécifique, plus complexe dans la mesure où celles-ci posent un problème plus délicat d’opérationalisation. D’aucuns (Blouet-Chapiro C., Ferry G., 1984) estiment d’ailleurs qu’il s’agit là d’un pari impossible, en raison de la très grande complexité des situations éducatives et de leur caractère fondamentalement daté et situé. Cela ne doit cependant pas conduire à abandonner une approche positive dans laquelle les constructions que l’on peut faire sont validées de façon externe. Des approches qualitatives, phénoménologiques et descriptives peuvent être utilement mobilisées dans cette perspective, à travers des procédures spécifiques de collecte d’informations. Les déclarations des enseignants sur leur pratiques sont en effet insuffisantes, d’une part du fait de la désirabilité sociale de certaines situations, et d’autre part, plus fondamentalement, par la faible conscience que les enseignants ont eux-mêmes des pratiques qu’ils adoptent (Perrenoud P., 1983).

    La collecte des données

    38Si la collecte des informations traditionnelles s’inscrit clairement dans le cadre du paradigme « processus-produit », et donc dans une logique de boîte noire, l’appréhension de nouvelles variables candidates à l’explication des résultats des élèves (venant potentiellement réduire le solde affecté à « l’effet-maître ») suppose des modes d’observation et d’évaluation spécifiques.

    39Les techniques habituelles (questionnaires notamment) sont ici totalement inadéquates et l’on doit recourir à des techniques à la fois plus « sophistiquées » et plus proches du terrain, c’est-à-dire de ce qui se passe réellement en classe. Un certain nombre de recherches s’y sont essayé avec succès, en développant des outils novateurs de collecte de l’information, et des grilles d’observation notamment. Celles-ci peuvent revêtir diverses formes, allant de grilles « budget-temps » (Suchaut B., 1995) à des grilles d’observation in situ (Altet M., Bressoux P., Bru M. et Lambert C., 1994) et permettent de définir de nouvelles variables d’ordre pédagogique, qui n’étaient approchées auparavant que sur une base déclarative (Duru-Bellat M., Leroy-Audouin C., 1990).

    40Le temps constitue un élément important de cet axe de recherche. Il apparaît ainsi par exemple que la gestion du temps quotidien d’enseignement est fort variable d’une classe à l’autre, que les programmes d’enseignement soient ou non officiellement structurés (Suchaut B., 1995). Par ailleurs, au niveau du groupe-classe lui-même, une observation directe de l’implication des élèves dans les activités scolaires5 dégage à la fois une forte variabilité inter-classe et une certaine stabilité intra-classe : les enseignants ont en moyenne une propension similaire à faciliter (ou à ne pas susciter) l’implication de tous leurs élèves sur les tâches scolaires (Altet M., Bressoux P., Bru M. et Lambert C., 1994).

    41En ce qui concerne les profils d’enseignement, les recherches rencontrent une difficulté certaine à cerner une quelconque homogénéité ; certes, il existe des différences notables entre classes pour chacun des éléments considérés isolément (interactions verbales, nature et fréquence des interventions de l’enseignant, évaluation des élèves...), mais il est difficile de définir un ou des « styles » pédagogiques qui résume de façon fidèle ce qui se passe dans les classes6, et qui pourrait dès lors être mis en regard avec les apprentissages et les acquisitions des élèves.

    42L’intérêt majeur de ce type de recherches n’est donc finalement pas tant de réduire le solde non expliqué de F « effet-maître »7 que de montrer la variabilité très forte des pratiques pédagogiques mises en œuvre par les enseignants.

    43L’alternative peut paraître alors sans issue, qui oppose (certes sur un continuum) une évaluation des effets du contexte scolaire fondée sur un large échantillon, mais avec des indicateurs des pratiques relativement grossiers (et en général déclaratifs), à une évaluation beaucoup plus fine, basée sur des variables de processus pédagogique, mais collectées sur des échantillons restreints. S’il s’agit incontestablement de deux axes d’analyse différents, et qui soulèvent dans une large mesure le débat « qualitatif/quantitatif » maintes fois évoqué, il est sans doute plus utile pour les politiques éducatives de les considérer comme deux phases de recherche complémentaires et successives, l’une alimentant les avancées de l’autre et inversement (Duru-Bellat M., 1991), la réduction du solde non expliqué des « effets-classe » et des « effets-maître » étant leur finalité commune. Une telle articulation suppose néanmoins une réduction de la complexité et de la richesse des informations recueillies dans les classes, notamment parce qu’au plan économétrique, il n’est pas possible de manipuler un ensemble infini de variables.

    44Le nombre de variables dont il est possible d’analyser simultanément les effets est en effet largement dépendant du nombre d’observations disponibles et la question du niveau pertinent d’analyse (unité individuelle ou contextuelle) se pose de façon aiguë.

    Les problèmes économétriques de l’analyse du contexte scolaire : des modèles individuels aux modèles multi-niveaux

    Le choix du niveau d’analyse dans le cadre des procédures d’estimation traditionnelles

    45Le choix de l’unité statistique d’analyse est une question depuis longtemps posée en sciences sociales (Boudon R., 1963 ; Segré-Brun M., Tanguy L., 1967) et celle-ci est particulièrement importante dans le domaine éducatif où les systèmes présentent une hiérarchisation des données en niveaux intégrés qui correspondent à autant de contextes différents.

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    46Ainsi, chaque élève (niveau 1) apprend dans le contexte d’une classe (niveau 2), elle-même appartenant à un établissement (niveau 3), lui-même inséré dans une circonscription scolaire (niveau 4) et ainsi de suite. On dispose donc de données relatives à chacun de ces niveaux qui comptent finalement un nombre d’observations différent. Les estimations économétriques « traditionnelles » ont permis jusqu’à présent de traiter ce problème de l’unité d’analyse selon trois perspectives. En premier lieu, des modélisations simples aux niveaux uniquement individuel ou contextuel ; en second lieu, des procédures empiriques d’articulation des deux niveaux.

    47Les modèles de type individuel, les plus classiques, affectent directement aux élèves les caractéristiques de leur classe : tous les élèves d’une même classe présentent alors les mêmes caractéristiques de contexte (y compris celles provenant d’une agrégation des caractéristiques individuelles comme la tonalité sociale de la classe, le niveau moyen d’acquisition...). Si la base de données comporte des informations sur plusieurs niveaux (élèves, classes, établissements par exemple), l’analyse s’opère uniquement à celui de l’élève.

    48Les modèles de type contextuel prennent la classe comme unité d’analyse en procédant pour les variables individuelles à une agrégation des informations à ce niveau (proportion de filles, proportion d’enfants de tel milieu social, hétérogénéité, niveau moyen...). Par rapport au modèle précédent, ceci a pour conséquence la non-distinction des effets des variables individuelles et des effets de composition du public d’élèves. Dans l’hypothèse où l’alternative modèle individuel/modèle contextuel se présente sur une même base de données, le second terme de l’alternative conduit à utiliser un échantillon plus restreint.

    49Les modèles mixtes procèdent par étapes dans le traitement des données. Deux types de pratiques relativement proches sont utilisés, qui se basent sur une estimation préalable d’un modèle individuel excluant les variables de contexte.

    50Le premier type de pratique utilise le modèle individuel pour estimer un score prédit pour chaque élève. La différence entre le score prédit par le modèle et le score réel indique si l’élève a connu une progression similaire, supérieure ou inférieure à la progression que l’on pouvait attendre sur la base de ses caractéristiques individuelles. Ces écarts individuels sont alors agrégés au niveau de la classe et fournissent ainsi un indicateur d’efficacité moyenne de la classe, à public d’élèves donné. Ces indicateurs (en nombre identique à celui des classes) sont, dans un second temps, mis en relation avec les caractéristiques du contexte scolaire. Le traitement des données s’effectue donc en deux étapes (et sur deux échantillons différents), la première au niveau de l’élève, la seconde au niveau des classes.

    51Le second type de pratique diffère par la mesure de l’efficacité pédagogique moyenne des classes, à public d’élèves donné. Celle-ci s’obtient directement dans le modèle individuel par intégration des classes en une batterie de variables muettes. On dispose ainsi, pour chacune des classes, d’un indicateur d’efficacité pédagogique moyenne (le coefficient associé à chaque classe dans le modèle) qui peut à nouveau être mis en regard avec les caractéristiques du contexte.

    Les modèles multi-niveaux

    52Les modèles multi-niveaux respectent quant à eux la structure hiérarchique des données et intègrent de façon articulée les variables des différents niveaux (élève, classe, établissement...). Dans les modèles mixtes on traite une variance individuelle à partir de laquelle on extrait une variance liée au contexte (efficacité pédagogique, équité) candidate à l’analyse. Ici la séparation est immédiate, car le modèle multi-niveaux opère sur la base d’une décomposition préalable de la variance totale des performances des élèves en une variance intra-classe (niveau individuel) et inter-classe (niveau contextuel). Les variables explicatives des différents niveaux sont ensuite intégrées à l’analyse spécifique mais simultanée de ces deux composantes de la variance totale des acquisitions. Même s’il est loin d’être banalisé, l’usage des modèles multi-niveaux est aujourd’hui relativement codifié au moins au plan des analyses de variables endogènes continues, et il existe d’ores et déjà des procédures du même type concernant le traitement de probabilité.

    Les performances comparées des différents modèles

    53Les résultats d’évaluation des effets de contexte scolaire obtenus au moyen des procédures décrites précédemment peuvent être directement comparés au plan du sens et de la significativité statistique des effets des différentes variables. La question de la comparaison du pouvoir explicatif des différents modèles est par contre beaucoup moins claire. Les données suivantes, que nous empruntons à une recherche récente sur les modèles multi-niveaux (Bressoux P., Coustère P. et Leroy-Audouin C., 1995)8 permettent de comparer sur un même échantillon l’influence sur les acquisitions des élèves de l’enseignement primaire de quatre variables de contexte (taille de classe, zone d’action pédagogique, zone géographique, formation des enseignants) en référence aux différentes procédures économétriques présentées précédemment9.

    54Concernant le sens et la significativité statistique des effets des différentes variables, on peut constater que les résultats obtenus sur la base des modèles traditionnels sont dans l’ensemble relativement proches de ceux obtenus avec les modèles multi-niveaux, dans les deux disciplines analysées. C’est le cas par exemple de la variable mesurant la taille de classe pour laquelle les coefficients et leur significativité sont quasiment identiques au niveau des quatre modèles estimés. Concernant les autres variables, quelques différences se font jour, qui montrent en particulier que le modèle contextuel tend en moyenne à produire des résultats plus éloignés de ceux produits par les autres modèles, en termes de significativité des coefficients notamment10.

    Tableau 2 : Influence de quatre variables de contexte scolaire sur les acquisitions individuelles en mathématiques et en français (modèles traditionnels et modèle multi-niveaux).

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    55Ces quelques résultats illustrent sur des données françaises une tendance déjà observée au travers de nombreuses autres analyses comparatives. Les modèles multi-niveaux, qui s’imposeront sans doute rapidement comme la référence en matière d’analyse d’évaluation, ne déclassent pas totalement les modélisations traditionnelles, notamment (comme c’est le cas des données étudiées) lorsque ces dernières portent sur un échantillon suffisamment large au niveau contextuel. D’après les données du tableau 2, c’est clairement le cas des modélisations de type « mixte », articulant niveaux individuel et contextuel. Relativement simples à mettre en œuvre, ils offrent en moyenne des résultats très acceptables par rapport à ceux des modèles multi-niveaux.

    56Concernant l’analyse du pouvoir explicatif des différents modèles, la comparaison est apparemment plus difficile à mettre en œuvre du fait de la décomposition spécifique de la variance qu’opèrent les modèles multi-niveaux.

    57La pertinence des modèles mono-niveau (individuel) se mesure traditionnellement par un indicateur unique (la part de variance expliquée, R2). Ce dernier offre une mesure synthétique du pouvoir explicatif du modèle qui prend toute son importance lorsqu’on cherche à mesurer la contribution respective des différents groupes de variables à l’explication de la variance des performances scolaires des élèves. Comme nous l’avons noté précédemment, la comparaison du pouvoir explicatif de différents modèles (variables individuelles seules, variables « classes » seules, variables individuelles et variables contextuelles) offre des ordres de grandeur de l’influence globale des variables individuelles et des variables contextuelles, et surtout, parmi ces dernières, une estimation de la part qui revient respectivement aux variables contextuelles connues et à celles qui ne sont pas mesurées. Si la connaissance de ces différents ordres de grandeur est particulièrement importante au plan de la recherche, elle l’est encore davantage à celui des orientations à donner à la politique éducative.

    58La pertinence globale des modèles multi-niveaux ne s’apprécie pas de façon aussi immédiate, même si une analyse en termes de variance expliquée reste toutefois possible. Comme l’ont souligné certains des promoteurs des modèles multi-niveaux, cette analyse ne présente qu’un intérêt limité pour la comparaison des performances de différents modèles de ce type qui s’effectue en fait sur la base d’indicateurs spécifiques. Elle est par contre tout à fait intéressante dans le cadre de la comparaison entre modèles mono- et multi-niveaux. Sur ce plan, dans le cadre d’une réflexion large sur les effets de contexte et sur les « effets-maître », ce n’est pas la performance globale de chacun des modèles qui nous intéresse. C’est davantage les mesures de l’impact des différents groupes de variables et notamment la séparation des variables de contexte en un élément connu et un élément inconnu. Nous nous sommes livrés à cet exercice en comparant, sur le même échantillon d’élèves de classe de CE2, la série de modèles de type individuel permettant cette séparation et la série de modèles multi-niveaux correspondants. Même si cette séparation reste fondamentalement fruste, elle permet de constater une grande proximité dans l’appréhension des ordres de grandeur des différents groupes de variables.

    59Au niveau des modèles multi-niveaux, un premier modèle (le modèle « vide » qui correspond approximativement à une analyse de variance standard) permet de séparer la variance totale en une variance au niveau individuel et une variance au niveau classe. La première renvoie à la variance individuelle dont rendent compte les modèles des moindres carrés ordinaires (MCO). On vérifie que son évolution est très proche du R2 obtenu dans ces derniers modèles (pour le français 66,6 % par les MCO contre 65,1 % dans les modèles multi-niveaux ; pour les mathématiques respectivement 58,5 % contre 60,9 %). La seconde s’apparente à une mesure de l’effet-classe qui se compare à celle obtenue dans un modèle traditionnel ne prenant en compte que les classes comme seules variables explicatives. Sur ce dernier plan on peut constater que l’importance de l’effet-classe dans les modèles multi-niveaux n’est que légèrement plus faible que celle estimée par les modèles MCO traditionnels (en français respectivement 30,7 % contre 32,5 % ; en mathématiques 26,7 % contre 30 %) qui, eux, négligent les biais d’échantillonnage associés à la variété des tailles de classes.

    60En suivant l’évolution de la variance au niveau individuel et de la variance au niveau classe dans les modèles prenant en compte les différents groupes de variables, on peut aller plus loin dans la décomposition. Dans les MCO, la part de variance totale associée aux classes, et non expliquée par les variables individuelles, s’établit à 10 % en français et 19,1 % en mathématiques ; on peut l’estimer à un tiers de la variance du niveau classe en français (10 % de la variance totale) et aux trois quarts en mathématiques (19,8 %) dans les modèles multi-niveaux. De la même manière, la part de la variance totale correspondant aux caractéristiques connues du contexte scolaire dans les MCO était respectivement de 1,3 % en français (effet-maître correspondant donc à 90 % de l’effet contextuel) et de 5,7 % en mathématiques (effet maître de 13,4 %) ; elle correspond dans les modèles multi-niveaux à environ 10 % de la variance au niveau classe observée après prise en compte des variables individuelles en français (soit 1 % de la variance totale) et à 31,6 % en mathématiques soit environ 6 % de la variance totale (19,8 x 0,316)11.

    61Ces éléments, même relativement grossiers, témoignent d’une relativement forte proximité dans les ordres de grandeurs associés aux principales composantes de la variance totale des acquisitions des élèves dans le cadre des différents types d’estimation. Sans nier l’intérêt du recours aux modèles multi-niveaux, ils soulignent que les estimations de type individuel conservent une réelle crédibilité dans l’examen de l’influence des caractéristiques contextuelles sur les apprentissages des élèves pour lesquelles ils fournissent une mesure tout à fait acceptable de l’impact spécifique des différents éléments et de leur importance globale par rapport aux éléments non mesurés.

    Conclusion

    62Dans les éléments à l’origine de la variation des performances scolaires des élèves, ceux qui sont associés au contexte scolaire sont d’une importance toute particulière pour les responsables du système éducatif. Les premières analyses d’évaluation ont permis, à ce niveau, de trancher entre les différentes hypothèses concernant les modes d’organisation de l’école. À l’opposé des opinions et des pratiques, elles ont ainsi souligné l’influence relativement limitée de la taille de classe et de l’élévation continue du niveau de recrutement des enseignants ; elles ont en outre mis en cause l’efficacité de la formation professionnelle.

    63Ces analyses d’évaluation ont surtout permis une hiérarchisation des éléments de politique éducative. Sur ce plan, elles ont montré que l’essentiel des politiques était tourné vers des éléments d’organisation qui génèrent finalement assez peu de différences entre les élèves et que l’on négligeait, avec la gestion des « effets-maître », ce qui est potentiellement à l’origine des écarts de performance les plus larges.

    64Cela dit, les mesures de ces « effets-maître » sont, en l’état actuel de la recherche, contestables : elles le sont d’une part en raison de leur mode d’estimation qui fait des « effets-maître » un solde dépendant de la qualité et de la pertinence de la mesure des autres déterminants des acquisitions des élèves ; elles le sont d’autre part au regard des problèmes économétriques spécifiques rencontrés dans la séparation des dimensions individuelle et contextuelle. Une des questions que ce texte souhaitait aborder était de savoir si le développement de nouveaux outils d’évaluation, en particulier l’apparition des modèles multi-niveaux, allait alimenter cette controverse et modifier l’appréhension des « effets-maître ». Le résultat de cette comparaison est nuancé.

    65Les avantages du recours aux modèles multi-niveaux sont clairs : ils résident principalement dans une estimation plus précise de l’impact et de la significativité des éléments de contexte faisant l’objet d’une mesure précise ainsi qu’au plan de l’« effet-maître » dans une prise en compte simultanée des dimensions d’efficacité et d’équité pédagogiques. En revanche, les modèles multi-niveaux s’avèrent plus opaques dans la lecture et l’interprétation de la séparation de la variance entre facteurs individuels et contextuels, et, sur ce dernier plan, entre éléments identifiés ou non. La comparaison avec les modèles traditionnels, et notamment des modèles mixtes ou individuels, nous montre que ces derniers continuent de présenter un réel intérêt, notamment lorsqu’on dispose d’un échantillon de niveau 2 suffisamment important. C’est vrai sur le plan de l’estimation des différents coefficients, cela l’est également au plan de la séparation de la variance dont on a vu qu’elle ne différait pas sensiblement de celle opérée par les modèles multi-niveaux.

    66Ces résultats, qui mériteraient d’être confirmés, semblent indiquer que la communauté des chercheurs a aujourd’hui le choix entre ces différentes méthodes de traitement des données. La faible diffusion des résultats (pourtant forts et mobilisateurs) issus des modélisations classiques, qui est sans doute liée au coût d’accès à ces méthodes, rend cette alternative heureuse, au sens où le « saut » technologique proposé par le multi-niveau ne revêt pas un caractère d’extrême urgence. Par ailleurs, on a pu constater clairement que cette alternative ne modifie pas le problème central de l’analyse qui, dans les deux cas, demeure celui de la mesure d’un solde en quête d’explication. On est alors ramené à la question traditionnelle de la pertinence des dispositifs de recherche, qui concerne à la fois les questions posées, la qualité des données et la spécification des modèles.

    67Sur la base de cette constatation et de façon plus fondamentale, deux voies se présentent, qui renvoient au débat traditionnel entre la connaissance et l’action.

    68La première, celle des chercheurs, est de privilégier la découverte de contreparties concrètes aux actuels « effets-maître », par une amélioration de la description des pratiques et des profils pédagogiques notamment. Cette première perspective suppose implicitement qu’il existe des éléments liés aux enseignants et/ou à la classe qui peuvent être, premièrement, identifiés auprès des « bons » maîtres et, deuxièmement, diffusés plus largement par la suite. Ce programme est sans aucun doute à la fois très difficile et très coûteux, compte tenu des éléments soulignés dans ce texte, et en particulier de l’opposition entre qualité de la description et quantité d’observations. L’issue temporelle d’un tel programme aux résultats incertains est, de plus, loin d’être maîtrisée et s’accommode mal du calendrier de définition des politiques éducatives...

    69La seconde voie est celle des décideurs qui peuvent soit différer leurs décisions dans l’attente des résultats de la recherche, soit, au contraire, agir rapidement mais de manière plus pragmatique. Le premier terme de l’alternative est sans doute difficile à tenir aujourd’hui alors que s’est effondré le mythe de l’égale efficacité des enseignants et qu’on ne peut plus ignorer que l’objet des politiques éducatives futures ne réside pas essentiellement dans les éléments privilégiés jusqu’à présent.

    70D’une certaine manière, les travaux d’évaluation des systèmes éducatifs ont donc conduit à un retour sur l’enseignant, en lui accordant la place de premier facteur de production dans le fonctionnement de l’école. En dépit de l’apparente centralisation associée à la gestion des moyens, c’est aussi la reconnaissance que les systèmes éducatifs sont fondamentalement des industries de main-d’œuvre dont l’activité est très fortement décentralisée et qu’il importe d’adopter un mode de gestion du personnel qui tienne compte de cette caractéristique particulière.

    ANNEXE : COMPARAISON DU POIDS DE LA VARIANCE AU NIVEAU CLASSE DANS LES MCO ET LES MODÈLES MULTI-NIVEAUX

    I) Identification de l’effet-classe par comparaison du pouvoir explicatif des modèles individuels (R2 en %).

    Modèles (groupes de variables)FrançaisMathématiques
    (l) CSD27,617,3
    (2) ni61,349,9
    (3) csd + ni65,352,8
    (4) cl32,530,0
    (5) csd + ni + cl75,571,9
    (6) csd + ni + ag66,658,5
    Avec :
    csd– Caractéristiques sociodémographiques des élèves
    ni– Score initial des élèves
    cl– Classes considérées dans une batterie de variables muettes
    ag– Caractéristiques structurelles des classes + caractéristiques agrégées du public d’élèves

    71En français, l’effet brut « classe » correspond à 32,5 % de la variance totale des acquisitions des élèves (modèle 4). L’effet « classe », à caractéristiques des élèves données, se mesure par la différence de pouvoir explicatif entre les modèles (5) et (3) soit [75,5 – 65,3 = 10,2 %] ; la part de variance correspondant aux caractéristiques connues du niveau classe se mesure par la différence de pouvoir explicatif entre les modèles (6) et (3), soit [66,6 – 65,3 = 1,3 %]. Elle correspond à 12,7 % de la variance due à la classe à caractéristiques des élèves données.

    72En mathématiques, l’effet brut « classes » est de 30 % ; l’effet « classe » net des caractéristiques des élèves est de 19,1 %. La part de variance des caractéristiques connues au niveau « classe » est de 5,7 %, soit 29,8 % de l’effet net « classe ».

    II) Estimation de l’évolution de la variance au niveau individuel et au niveau classe (variance des constantes) dans les modèles multi-niveaux

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    73En français, la variance totale est de 233,529. Le modèle « vide » correspond à une analyse de variance quasiment classique dans laquelle la variance au niveau classe (71,785) correspond à ce qui s’observe dans un MCO considérant les classes à travers une batterie de variables muettes. La variance au niveau classe dans le modèle avec NI (24,224) correspond approximativement à la variance au niveau classe non expliquée par le niveau initial des élèves. La variance au niveau classe dans le dernier modèle (21,685) correspond à la variance au niveau classe non-expliquée par les caractéristiques des élèves et celles du contexte scolaire considérées dans le modèle.

    74On vérifie pour le français et les mathématiques que les ordres de grandeur de la décomposition de la variance expliquée sont relativement proches de ceux présentés dans le tableau I.

    Français

    Variance brute classe: 30,7 % (71,785/233,529)
    Variance classe due à NI: 66,3 % de la variance brute classe (71,785-24,224) 771,785
    Variance classe non expliquée par NI: 33,7 % de la variance classe, soit environ 10,3 % de la variance totale
    Variance classe due à NI, CSD, AG: 10,5 % de la variance classe non expliquée par NI, soit environ 1,1 % de la variance totale
    Variance individuelle NI, CSD, AG: 65,1 % de la variance individuelle
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    Mathématiques

    Variance brute classe: 26,7 % (62,364/233,213)
    Variance classe due à NI: 25,8 % de la variance brute classe (62,364-46,278) 762,364
    Variance classe non expliquée par NI: 74,2 % de la variance classe, soit environ 19,8 % de la variance totale
    Variance classe due à NI, CSD, AG: 31,7 % de la variance classe non expliquée par NI, soit environ 6,3 % de la variance totale
    Variance individuelle NI, CSD, AG: 60,9 % de la variance individuelle

    Bibliographie

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    Notes de bas de page

    1 Elle a également d’importantes implications en termes de pouvoir. Dans le cadre de l’évaluation traditionnelle qui porte principalement sur les moyens, la négociation concerne surtout les acteurs du système (les enseignants et le ministère de l’Education nationale, pour simplifier) ; en revanche, elle s’étend aux usagers et aux contribuables avec l’introduction d’une évaluation par les résultats.

    2 La faible influence de ces facteurs « classiques » d’organisation scolaire s’entend ici en termes pédagogiques. Leur influence en termes budgétaires étant par contre non négligeable, les informations réunies sur leur impact pédagogique sont particulièrement précieuses dans une optique d’arbitrage visant à limiter les dépenses sans affecter la qualité du produit.

    3 Ceci dans l’hypothèse probable où l’on s’interdirait toute sélection ex post à l’image de ce qui se passe dans la majorité des autres industries de main-d’œuvre, voire dans certains systèmes éducatifs, anglo-saxons notamment.

    4 C’est-à-dire la disponibilité de l’information, une corrélation forte avec la variable à expliquer et une faible corrélation avec les autres variables explicatives de contrôle.

    5 Qui ne se réduit pas à la dimension précédente ; le temps consacré à une activité par l’enseignant n’est pas forcément égal au temps de travail effectif (utile) de l’élève.

    6 La pratique pédagogique se situe d’ailleurs selon P. Perrenoud (1983) entre « l’improvisation réglée et le bricolage » et s’apparente à l’usage d’un livre de recettes dans une cuisine « en plein coup de feu » (Huberman, 1980).

    7 Quand bien même des profils cohérents seraient dégagés, la petite taille des échantillons ne permettrait sans doute pas d’estimer leur efficacité pédagogique sur des publics de caractéristiques comparables.

    8 Ces données proviennent d’une étude réalisée en 1992 par la direction de l’Évaluation et de la Prospective du ministère de l’Éducation nationale ; l’analyse secondaire des données utilisées dans ce texte ne concerne qu’une partie de l’échantillon initial’et compte 2260 élèves issus de 150 classes de CE2 réparties sur l’ensemble du territoire métropolitain.

    9 Le sens et la significativité des différentes variables décrivant les caractéris tiques individuelles et scolaires des élèves (origine sociale, sexe, nationalité, retard scolaire...) sont très proches dans les différents modèles, à l’exception du modèle contextuel (agrégé au niveau de la classe) qui, par construction, ne permet pas leur prise en compte directe.

    10 La valeur de l’erreur type, utilisée dans le calcul du t de Student, dépendant du nombre d’observations, la valeur du t augmente quand le nombre d’observations sur lequel repose le modèle est plus élevé.

    11 Ces différentes estimations sont obtenues en considérant au niveau classe uniquement la variance des constantes (qui mesure l’efficacité pédagogique différentielle des classes), la seule qui soit prise en compte dans les modèles MCO intégrant une batterie de variables muettes mesurant l’appartenance des élèves aux différentes classes. Elles ne prennent pas en compte la variance des pentes, associée au degré d’équité caractérisant la progression des élèves de niveau initial différent, dont le poids est extrêmement faible.

    Auteurs

    • Jean-Pierre Jarousse

      Professeur de sciences de l’éducation (université de Bourgogne), est membre de l’Institut de recherche sur l’économie de l’éducation (IREDU). Spécialiste de l’évaluation des acquisitions scolaires, il a réalisé des travaux sur l’impact de la formation sur les salaires ; puis a particulièrement développé les méthodes d’analyse liées aux enquêtes d’acquisitions scolaires dans les contextes des pays développés et en voie de développement.

    • Christine Leroy-Audouin

      Enseignant-chercheur de sciences de l’éducation (université de Bourgogne), réalise ses recherches au sein de l’IREDU. Développant une approche méthodologique sur la distinction des rôles des divers niveaux (élève, maître, classe, école), elle contribue actuellement à l’explication des facteurs de progression des élèves en primaire, notamment en fonction des modes d’organisation pédagogique des classes et des écoles.

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    1 Elle a également d’importantes implications en termes de pouvoir. Dans le cadre de l’évaluation traditionnelle qui porte principalement sur les moyens, la négociation concerne surtout les acteurs du système (les enseignants et le ministère de l’Education nationale, pour simplifier) ; en revanche, elle s’étend aux usagers et aux contribuables avec l’introduction d’une évaluation par les résultats.

    2 La faible influence de ces facteurs « classiques » d’organisation scolaire s’entend ici en termes pédagogiques. Leur influence en termes budgétaires étant par contre non négligeable, les informations réunies sur leur impact pédagogique sont particulièrement précieuses dans une optique d’arbitrage visant à limiter les dépenses sans affecter la qualité du produit.

    3 Ceci dans l’hypothèse probable où l’on s’interdirait toute sélection ex post à l’image de ce qui se passe dans la majorité des autres industries de main-d’œuvre, voire dans certains systèmes éducatifs, anglo-saxons notamment.

    4 C’est-à-dire la disponibilité de l’information, une corrélation forte avec la variable à expliquer et une faible corrélation avec les autres variables explicatives de contrôle.

    5 Qui ne se réduit pas à la dimension précédente ; le temps consacré à une activité par l’enseignant n’est pas forcément égal au temps de travail effectif (utile) de l’élève.

    6 La pratique pédagogique se situe d’ailleurs selon P. Perrenoud (1983) entre « l’improvisation réglée et le bricolage » et s’apparente à l’usage d’un livre de recettes dans une cuisine « en plein coup de feu » (Huberman, 1980).

    7 Quand bien même des profils cohérents seraient dégagés, la petite taille des échantillons ne permettrait sans doute pas d’estimer leur efficacité pédagogique sur des publics de caractéristiques comparables.

    8 Ces données proviennent d’une étude réalisée en 1992 par la direction de l’Évaluation et de la Prospective du ministère de l’Éducation nationale ; l’analyse secondaire des données utilisées dans ce texte ne concerne qu’une partie de l’échantillon initial’et compte 2260 élèves issus de 150 classes de CE2 réparties sur l’ensemble du territoire métropolitain.

    9 Le sens et la significativité des différentes variables décrivant les caractéris tiques individuelles et scolaires des élèves (origine sociale, sexe, nationalité, retard scolaire...) sont très proches dans les différents modèles, à l’exception du modèle contextuel (agrégé au niveau de la classe) qui, par construction, ne permet pas leur prise en compte directe.

    10 La valeur de l’erreur type, utilisée dans le calcul du t de Student, dépendant du nombre d’observations, la valeur du t augmente quand le nombre d’observations sur lequel repose le modèle est plus élevé.

    11 Ces différentes estimations sont obtenues en considérant au niveau classe uniquement la variance des constantes (qui mesure l’efficacité pédagogique différentielle des classes), la seule qui soit prise en compte dans les modèles MCO intégrant une batterie de variables muettes mesurant l’appartenance des élèves aux différentes classes. Elles ne prennent pas en compte la variance des pentes, associée au degré d’équité caractérisant la progression des élèves de niveau initial différent, dont le poids est extrêmement faible.

    Éducation et formation

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    Ce livre est cité par

    • Cytermann, Jean-Richard. (2018) La recherche en éducation et les décideurs : des relations intermittentes, des évolutions à confirmer. Revue française de pédagogie, 202. DOI: 10.4000/rfp.7414
    • (2010) Évaluer l'action éducative. DOI: 10.3917/puf.abrah.2010.01.0177
    • Beillerot, Jacky. Collette, Sandrine. (2003) Les politiques d'éducation et de formation (1989-2002). Carrefours de l'éducation, n° 16. DOI: 10.3917/cdle.016.0138
    • Rusitoru, Mihaela-Viorica. Kallioniemi, Arto. (2019) Religious education and spiritual development as a cultural component of the lifelong learning policy in Romania. The example of orthodox Christianity. Journal of Beliefs & Values, 40. DOI: 10.1080/13617672.2018.1519688

    Ce chapitre est cité par

    • Duru-Bellat, Marie. (2002) Les inégalités sociales à l'école. DOI: 10.3917/puf.duru.2002.01.0239
    • Demeuse, Marc. Baye, Ariane. (2005) Vers une école juste et efficace. DOI: 10.3917/dbu.demeu.2006.02.0149
    • Larré, Françoise. Plassard, Jean-Michel. (2013) L'analyse économique des leviers de performance scolaire. Innovations, n°41. DOI: 10.3917/inno.041.0179
    • Plassard, Jean-Michel. Larré, Françoise. (2006) L’enseignant dans tous ses états (économiques). Travail et emploi. DOI: 10.4000/travailemploi.11379
    • Duru-Bellat, Marie. (2003) Les apprentissages des élèves dans leur contexte : les effets de la composition de l'environnement scolaire. Carrefours de l'éducation, n° 16. DOI: 10.3917/cdle.016.0182

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    Jarousse, J.-P., & Leroy-Audouin, C. (1999). Les nouveaux outils d’évaluation : quel intérêt pour l’analyse des « effets-classe » ?. In J. Bourdon & C. Thelot (éds.), Éducation et formation. Paris: CNRS Éditions. https://doi.org/10.4000/books.editionscnrs.31361
    Jarousse, Jean-Pierre, et Christine Leroy-Audouin. « Les nouveaux outils d’évaluation : quel intérêt pour l’analyse des “effets-classe” ? ». In Éducation et formation, édité par Jean Bourdon et Claude Thelot. Paris: CNRS Éditions, 1999. doi:10.4000/books.editionscnrs.31361.
    Jarousse, Jean-Pierre, et Christine Leroy-Audouin. « Les nouveaux outils d’évaluation : quel intérêt pour l’analyse des “effets-classe” ? ». Éducation et formation, édité par Jean Bourdon et Claude Thelot, CNRS Éditions, 1999, https://doi.org/10.4000/books.editionscnrs.31361.

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    Bourdon, J., & Thelot, C. (éds.). (1999). Éducation et formation. Paris: CNRS Éditions. https://doi.org/10.4000/books.editionscnrs.31201
    Bourdon, Jean, et Claude Thelot, éd. Éducation et formation. Paris: CNRS Éditions, 1999. doi:10.4000/books.editionscnrs.31201.
    Bourdon, Jean, et Claude Thelot, éditeurs. Éducation et formation. CNRS Éditions, 1999, https://doi.org/10.4000/books.editionscnrs.31201.
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